m+Medelevator.RU
Открытая медицинская библиотека

Найдите доказательства.
Сосредоточьтесь на главном.

Медицинские публикации, первоисточники и полные тексты.
Для клинического вопроса, нового знания и следующего исследования.

Ищем по исходному запросу. Уточняем медицинские термины для поиска на других языках…

Библиотека сейчас

От первоисточника до медицинского перевода

Подключаем обновления…
Собрано из открытых источников—

Уникальные публикации PubMed, Europe PMC и Crossref, сохранённые в библиотеке. Одна статья учитывается один раз, даже если получена из нескольких источников. Личные исследования и документы команд не публикуются.

Идёт проверка счётчика
Доступно в поиске—

Публикации, уже подготовленные для быстрого поиска. Остальная библиотека подключается в фоне.

Переведено на русский—

Готовые переводы среди доступных в поиске публикаций. Автоматический медицинский перевод и проверка специалистом учитываются отдельно.

Полные тексты—

Найденные полные тексты среди доступных в поиске публикаций. Доступность определяется первоисточником и условиями использования.

Оригиналов на русском—

Русскоязычные оригиналы доступны без ожидания перевода. Ниже — языки остальных оригиналов; для них готовится медицинский перевод на русский.

Пополняем библиотеку по диагнозам—Проверяем состояние обновлений

Для каждого диагноза из справочника МКБ-10 ищем связанные публикации в научных базах и добавляем их в библиотеку. Числа ниже — диагнозы, а не статьи.

Если сбор прервался, тема требует повторной попытки. Уже сохранённые статьи остаются в библиотеке.

Найти литературу по своему диагнозу →

Нажмите на показатель для подробностей. Показатели поиска обновляются автоматически; размер всей библиотеки сверяется отдельно. Время последней проверки указано явно.

Результаты поиска

356392 публикаций

Поиск: 356 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 7315 с найденным полным текстом

Catching enhanced flexibility in antibody-antigen recognition: critical evaluation of physics-based and AI-driven methods.

Protein conformational dynamics often govern protein-protein interaction mechanisms and function, as flexibility enables adaptation to different environments. Yet, the extent to which current physics‑based and emerging AI‑driven methods can predict flexibility‑dependent physicochemical properties remains to be determined. Here, we studied the HyHEL10 (Hy10) antibody lineage binding to lysozymes with different conformational flexibility. Contrary to traditional models, the affinity-matured Hy104X antibody achieves high affinity by actively destabilizing its CDRH1 loop, enabling the capture of m

СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 42859400Открыть статью

Effective multiplicative noise suppression for underwater wireless optical communication via a three-branch physics-informed network.

Underwater wireless optical communication (UWOC) can effectively provide high-bandwidth wireless connectivity for underwater scenarios; however, its performance is worsened by multiplicative fading and additive system noise. Traditional denoising methods for UWOC typically rely on handcrafted rules and empirical parameter selection, with limitations to the complex and variable underwater optical channel. Here, we propose a three-branch physics-informed network (TBPIN) to suppress the multiplicative noise of UWOC effectively. By embedding the UWOC channel equation into a composite loss function

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 42837573Открыть статью

Physics-constrained machine learning for impedance-based measurement and sound absorption prediction of composite acoustic materials.

Accurate prediction of sound absorption performance in composite acoustic packages is critical for acoustic material characterization, noise control engineering, and the rational design of acoustic functional materials. However, establishing a precise mapping between material microstructure and sound absorption behavior remains a fundamental challenge in this field. Here, we propose a physics-informed machine learning framework for predicting the sound absorption performance of composite acoustic materials. An acoustic mechanistic framework incorporating the Johnson-Champoux-Allard (JCA) model

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 42468347Открыть статью

OptiGAN for crystal arrays: physics-informed generative modeling of optical photon transport in PET detector arrays.

Objective.Monte Carlo simulations of optical photon transport are computationally prohibitive for large-scale optical systems including detector arrays and positron emission tomography systems, restricting their practical use to single-crystal studies. This work presents an enhanced conditional generative adversarial network capable of replacing optical simulations at the crystal array level, extending our previous single-crystal approach to a 3  3 bismuth germanate detector array.Approach.We introduce Fourier feature encoding and a learnable latent mapping network as the modifications enablin

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 42556413Открыть статью

Graphene-Enabled Breathomics: A Translational Roadmap from Fundamental Physics to Non-Invasive Point-of-Care Diagnostics.

Selective molecular recognition of trace volatile biomarkers in humid breath remains a fundamental coordination challenge at graphene interfaces. While exhaled breath contains a complex matrix of more than 3500 volatile organic compounds, clinical transition has been largely challenged by the selectivity-humidity paradox. This review traces the evolution of graphene transduction platforms from fundamental quantum phenomena to coordination-governed interfacial engineering strategies enabling selective molecular recognition. It critically analyzes the atomic-level interactions governing the inte

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 42817894Открыть статью

Frequency-constrained robust unit commitment via physics-guided piecewise-linear nadir surrogates and adaptive virtual inertia.

The increasing share of inverter-based renewable resources reduces synchronous inertia and complicates frequency control. In such systems, uncertainty, disturbances, and N–k contingencies can violate the rate-of-change-of-frequency (RoCoF), frequency nadir, and Quasi–Steady-State (QSS) constraints. Conventional unit commitment (UC) formulations are not designed to capture these dynamics reliably. In this paper, we develop a frequency-constrained robust UC (FC-RUC) framework that embeds these frequency constraints into the scheduling process under renewable and load uncertainty and [Formula: se

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 41862553Открыть статью

A Physics-Based Digital Twin for Trail Running Race Performance Prediction: A Proof-of-Concept Study.

Trail running imposes highly variable biomechanical demands due to steep, irregular terrain that renders flat-road pacing models inadequate. We present a physics-based digital twin that integrates a terrain-adaptive grade-adjusted pace (GAP) model with individualised physiological calibration to predict finish time across heterogeneous trail-running races. The GAP core applies Minetti's fifth-degree metabolic cost polynomial to map slope-dependent energy cost across the full range of uphill and downhill gradients encountered in trail racing. Segment-by-segment pace is further modulated by an a

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 42356703Открыть статью

Coupled Multi-Physics Study on SF6 Decomposition Gas Diffusion and Sensor Placement Optimization in GIS Busbars.

Traditional fault diagnosis methods for gas-insulated switchgear (GIS) equipment primarily rely on offline detection and periodic maintenance, which suffer from limitations such as poor real-time performance and localization difficulties, thereby compromising the safe and stable operation of ultra-high-voltage power grids. To enhance the accurate identification and localization capabilities of defects within GIS equipment, this study first establishes a multi-physics coupled simulation model integrating temperature field, flow field, and concentration field to analyze gas diffusion characteris

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 42817351Открыть статью

Building courage, strength, and knowledge: Mindfulness training reduces psychological threat and increases engagement in college physics.

Many college students experience introductory physics as psychologically threatening. In a preregistered RCT, we applied the biopsychosocial model of challenge-threat to describe patterns of threat in introductory physics and test whether a 5-d mindfulness training could reduce threat and increase engagement among undergraduates. Course-wide surveys (N = 954) screened students for the RCT and revealed roughly half of students experience psychological threat. Students identified with systemically excluded groups were more likely to experience psychological threat while systemically advantaged s

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 41941630Открыть статью

Bending-Aware Spectrogram Correlation for W-Band Quadcopter Detection: A Physics-Informed Non-Coherent Detection Framework.

Small multi-rotor UAVs are difficult radar targets: their radar cross-section is low and aspect-dependent, and their slow body motion overlaps with birds and clutter in Doppler processing. We address W-band (94 GHz) detection with a physics-informed, non-coherent framework that exploits blade flexibility. A compact three-dimensional micro-Doppler model combines counter-rotating rotor kinematics, hub-dependent spatial phase, and a first-order out-of-plane bending term; the rigid rotational signature scales with cosβ and the bending contribution with sinβ in elevation β. Near zenith, where rigid

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 42590626Открыть статью

A Multi-Gradient-Descent-Integrated Physics-Informed Autoencoder for Sensor Fault Detection in Data Center Chillers.

The operating status of chillers in data centers critically affects temperature stability and energy efficiency, imposing stringent requirements on the accuracy, robustness, and adaptability of sensor fault detection systems. Existing Physics-Informed Autoencoders (PIAE) for chiller fault detection face challenges such as gradient conflicts and limited generalization, especially under complex fault scenarios like sensor drift, stuck faults, and precision attenuation. To address these limitations, we propose a Multi-Gradient Descent Algorithm-integrated PIAE (MGDA-PIAE), which embeds the chille

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 42197834Открыть статью

Mechanics-AI: A Bio-Inspired Physics Intelligence Pipeline for Cross-Domain Engineering Prediction and Sustainable Design.

Mechanistic simulation and machine learning are powerful but complementary tools: physics-based simulation is interpretable yet computationally expensive and blind to real-world context, whereas machine learning is fast but data-hungry and opaque. Biological systems resolve this tension elegantly, coupling physically grounded mechanoreceptor sensing with higher-level neural interpretation that places those signals in context. Inspired by this layered architecture, we present Mechanics-AI, an open-source framework that mirrors the same sensing-then-interpretation logic computationally. A first

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 42645239Открыть статью

LSMS-Net: Resolving multiple scattering via physics-constrained deep learning for photoacoustic imaging in porous media.

Photoacoustic imaging of porous heterogeneous media is fundamentally challenged by spatially distributed optical absorbers that simultaneously serve as acoustic scatterers. This dual role causes multiple scattering, wavefront distortion, and frequency-dependent attenuation, which cannot be decoupled by conventional homogeneous-medium reconstruction algorithms. As a result, deep-tissue images suffer from severe image blurring and irreversible loss of high-spatial-frequency microstructural details. To address this, we propose a physics-constrained deep learning framework termed the Layer-Strippi

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 42526395Открыть статью

Using simple phantoms for teaching diagnostic and radiation therapy principles in hands-on medical physics outreach.

Hands-on, accessible learning experiences offer an effective way to introduce students to medical physics. This case report describes the development, implementation, and instructional design of two straightforward educational activities included in a single lesson plan. The activities model diagnostic nuclear medicine imaging and external beam radiation therapy using materials built from simple, fabricated, and commercially available sources. The diagnostic activity uses sealed radioactive check sources and handheld survey meters to simulate the process of localizing a "tumor" within a phanto

Клинический случайСтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 42477970Открыть статью

Harnessing compound flood risk assessment Utilizing a physics-informed GeoAI surrogate framework considering social vulnerability sources.

Compound flooding (CF), driven by the interaction of extreme storm surge, rainfall, and river discharge, poses escalating risks to society, especially in densely populated megadeltas. Most assessments still treat these drivers separately, and few link flood hazards to social vulnerability. This study develops a physics-informed GeoAI (PI-GeoAI) surrogate framework that couples a hydrodynamic model with supervised machine learning for spatiotemporal risk assessment. We demonstrate the framework using Typhoon Mangkhut in the Greater Bay Area, China. The Random Forest surrogate outperforms seven

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 42567139Открыть статью

Physics-informed LSTM neural network for personalized pharmacokinetic modeling of polymyxin B in critically Ill patients.

Polymyxin B represents a critical last-resort antibiotic for carbapenem-resistant Gram-negative infections, yet its narrow therapeutic window and substantial inter-individual pharmacokinetic variability present significant challenges for optimal dosing in critically ill patients. Population pharmacokinetic (PopPK) models based on nonlinear mixed-effects modeling (NLMEM) are well-established, flexible frameworks for dose individualization that are fully capable of incorporating complex, nonlinear, and time-varying covariate relationships; however, their individual-level prediction accuracy is f

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 42463031Открыть статью

Self-supervised reconstruction framework via motion- and physics-informed learning for four-dimensional magnetic resonance fingerprinting.

Four-dimensional magnetic resonance fingerprinting (4DMRF) provides multi-parametric and motion-resolved tissue property quantification, promising to enhance the precision of liver cancer radiotherapy. However, its clinical translation is hindered by prolonged reconstruction time. Deep learning acceleration is fundamentally constrained by the lack of ground-truth 4D data. To this end, we propose SS-4DMRF, the first self-supervised reconstruction framework for 4DMRF, to reconstruct motion-resolved tissue maps without using supervised image labels. SS-4DMRF features a core temporal low-rank-cons

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 42566941Открыть статью

PHIVE: A physics-informed variational encoder enables rapid spectral fitting of brain metabolite mapping at 7T.

Magnetic Resonance Spectroscopic Imaging (MRSI) enables non-invasive mapping of brain metabolite concentrations but remains computationally intensive and challenging due to a low signal-to-noise ratio (SNR) and overlapping spectral features. Traditional spectral fitting methods, such as LCModel, are time-consuming and often lack comprehensive uncertainty quantification. In this study, we propose Physics-Informed Variational Encoder (PHIVE), a novel deep learning framework that integrates physics-based priors into a variational autoencoder architecture for rapid and accurate metabolite quantifi

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 41797202Открыть статью

An adaptive physics refinement framework to investigate red blood cells' impact on adhesive tumor cell transport.

Red blood cells play a dominant mechanical role in blood flow and strongly influence the transport and arrest of circulating tumor cells during metastasis. Circulating tumor cells (CTCs) are subject to physical interactions with blood components and adhesive interactions with endothelial cells, both of which critically influence their margination and likelihood of arrest. However, the impact of red blood cells (RBCs), the most abundant cellular component of blood, on CTC adhesion remains understudied. Multiscale computational methods provide a unique platform for investigating RBC-CTC interact

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 42714623Открыть статью

From imaging to computational domains for physics-driven molecular biology simulations: Hindered diffusion in platelet masses.

When formed in vivo, murine hemostatic thrombi exhibit a heterogeneous architecture comprised of distinct regions of densely and sparsely packed platelets. In this study, we utilize high-resolution electron microscopy alongside machine learning and physics-based simulations to investigate how such clot microstructure impacts molecular diffusivity. We used Serial Block Face - Scanning Electron Microscopy (SBF-SEM) to image select volumes of hemostatic masses formed in a mouse jugular vein, producing large stacks of high-resolution 2D images. Images were segmented using machine learning software

СтатьяПрепринтПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 39975354Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты